Generiranje oblaka točaka iz fotografija pomoću računalnih

Sveučilište u Zagrebu – Geodetski fakultet University of Zagreb – Faculty of Geodesy

Katedra za geoinformatiku Chair of Geoinformation Science

Kačićeva 26, 10000 Zagreb, Croatia Web: http://geoinfo.geof.hr; Tel.: +385 (1) 46 39 227; Fax: +385 (1) 48 26 953

Diplomski rad

Generiranje oblaka točaka iz fotografija

pomoću računalnih programa Photosynth i

Photofly

Student: Hrvoje Mahović

Mentor: prof. dr. sc. Damir Medak

Zagreb, rujan 2010.

I. Autor

Ime i prezime: Hrvoje Mahović

Datum i mjesto rođenja: 21. siječanj 1986., Zagreb, Hrvatska

II. Diplomski rad

Predmet: Analiza prostornih podataka

Naslov: Generiranje oblaka točaka iz fotografija pomoću računalnih programa Photosynth i Photofly

Mentor: prof. dr. sc. Damir Medak

III. Ocjena i obrana

Datum obrane: 24. rujan 2010.

Sastav povjerenstva pred kojim je branjen diplomski rad:

prof. dr. sc. Damir Medak

prof. dr. sc. Boško Pribičević

doc. dr. sc. Almin Đapo

Generiranje oblaka točaka iz fotografija pomoću računalnih

programa Photosynth i Photofly

Sažetak: U ovom radu se opisuju računalni programi Photosynth i Photofly,

pomoću kojih se iz niza fotografija dobivenih nekalibriranim fotoaparatima dobiva

oblak točaka. Također se opisuje princip na kojem računalo povezuje fotografije,

te iz njih dobiva trodimenzionalne koordinate točaka. Analizirani su načini kojima

treba izrađivati fotografije kako bi se dobili kvalitetni modeli, uspoređivani izlazni

rezultati dobiveni programima Photosynth, Photofly i 3D skenerom.

Ključne riječi: Photosynth, Photofly, 3D skener, oblak točaka, SfM algoritam,

Generating point clouds from photos using the computer

programs Photosynth and Photofly

Abstract: In this thesis the computer programs Photosynth and Photofly are

described, programs by which point clouds can be obtained from photos, shot

using non-calibrated cameras. The way that computer joins photos and the way it

afterwards obtains 3D coordinates are also described. At the end, the way photos

should be taken, so as to obtain satisfying final results is analyzed. Furthermore,

the difference between these programs is analyzed and the final results obtained

by using Photosynth, Photofly and 3D scanner are compared.

Key words: Photosynth, Photofly, 3D scanner, point cloud, SfM algorithm

1

SADRŢAJ

1. UVOD ............................................................................................................... 4

2. TERESTRIĈKI LASERSKI SKENERI (TLS) .................................................... 5

2.1. OPĆENITO O SKENERIMA ...................................................................... 5

2.2. OBLAK TOĈAKA ...................................................................................... 7

2.3. PODJELA LASERSKIH SKENERA .......................................................... 7

2.4. PRIKUPLJANJE I OBRADA PODATAKA ................................................ 9

3. PHOTOSYNTH ............................................................................................... 10

3.1. PRINCIP RADA PHOTOSYNTHA ........................................................... 10

3.2. PRAVILA SNIMANJA .............................................................................. 11

3.3. REZULTAT IZMJERE .............................................................................. 12

3.3.1. NAČIN PRIKAZA U PHOTOSYNTHU ............................................... 12

3.3.1.1. Trodimenzionalni prikaz .............................................................. 12

3.3.1.2. Dvodimenzionalni prikaz ............................................................. 13

3.3.1.3. Oblak točaka ............................................................................... 13

3.3.1.4. Pogled iz zraka ............................................................................ 14

3.3.2. KVALITETA IZLAZNOG REZULTATA ............................................... 15

3.3.2.1. Prednosti Photosyntha ................................................................ 16

3.3.2.2. Mane Photosyntha ...................................................................... 16

3.4. SYNTH EXPORT ..................................................................................... 17

3.4.1. Set točaka .......................................................................................... 18

3.4.2. Parametri fotoaparata ........................................................................ 19

4. AUTODESK PHOTOSCENE EDITOR – PHOTOFLY .................................... 20

4.1. PRINCIP RADA ....................................................................................... 21

4.2. PROBLEMI S PROGRAMOM ................................................................. 23

4.3. ZAKLJUĈAK ........................................................................................... 23

5. REKONSTRUKCIJA FOTOGRAFIJA U RAĈUNALNIM PROGRAMIMA ..... 24

2

5.1. OPĆENITO ............................................................................................. 24

5.2. REKONSTRUKCIJA MODELA .............................................................. 26

5.2.1. Pronalaţenje sličnosti meĎu fotografijama ........................................ 26

5.2.2. SfM algoritam..................................................................................... 28

5.2.2.1. Projekcijska jednadţba ............................................................... 29

5.2.2.2. Rekonstrukcija početnog para fotografija .................................... 29

5.2.2.3. Poboljšavanje algoritma .............................................................. 30

5.2.2.4. Konverzija ţarišne daljine............................................................ 30

5.2.3. Georeferenciranje .............................................................................. 31

5.2.4. Završna obrada i popravljanje prikaza ............................................... 32

5.2.4.1. Uklanjanje slabo povezanih točaka ............................................. 32

5.2.4.2. Automatska rotacija fotografija .................................................... 32

5.3. POGREŠKE ............................................................................................ 33

5.3.1. Nedovoljna preklapanja ili tekstura .................................................... 33

5.3.2. Ambigvitet- ponavljajuće strukture ..................................................... 34

5.3.3. Loša inicijalizacija .............................................................................. 34

5.3.4. Kaskadna pogreška ........................................................................... 35

6. OPREMA ........................................................................................................ 36

6.1. CANON EOS 400D ................................................................................. 36

6.1.1. Karakteristike fotoaparata Canon EOS 400D .................................... 37

6.1.2. Prednosti fotoaparata Canon EOS 400D ........................................... 38

6.1.3. Objektiv .............................................................................................. 38

6.2. 3D SKENER ............................................................................................ 40

6.2.1. Karakteristike instrumenta ................................................................. 41

6.3. GEOMAGIC STUDIO .............................................................................. 42

7. ANALIZA TOĈNOSTI IZRADE 3D MODELA DOBIVENIM

PHOTOSYNTH PROGRAMOM - MODEL ROŠTILJA ......................................... 43

7.1. ANALIZA TOĈNOSTI U PHOTOSYNTHU ............................................. 44

7.2. TRANSFORMACIJA ............................................................................... 44

7.3. ZAKLJUĈAK .......................................................................................... 45

8. ANALIZA TOĈNOSTI IZRADE 3D MODELA DOBIVENOG

PROGRAMOM PHOTOSYNTH - MODEL KAMENOLOMA................................. 46

3

8.1. O KAMENOLOMU .................................................................................. 46

8.2. IZMJERA KAMENOLOMA ..................................................................... 47

8.3. OBRADA PODATAKA U PHOTOSYNTHU ........................................... 47

8.4. IZLAZNI REZULTAT ............................................................................... 48

8.4.1. Model s jednom grupom fotografija .................................................... 48

8.4.2. Model s dvije grupe fotografija ........................................................... 49

8.4.3. Model sa 3 grupe fotografija .............................................................. 49

8.4.4. Zaključak ........................................................................................... 50

9. USPOREDBA REZULTATA DOBIVENIH 3D SKENEROM,

PHOTOSYNTHOM I PHOTOFLYOM. .................................................................. 51

9.1. USPOREDBA PHOTOSYNTHA I PHOTOFLYJA .................................. 51

9.2. USPOREDBA REZULTATA DOBIVENOG 3D SKENEROM,

PHOTOSYNTHOM I PHOTOFLYOM ............................................................... 52

9.2.1. Podaci dobiveni skenerom ................................................................. 52

9.2.2. Podaci dobiveni programom Photofly ................................................ 53

9.2.3. Podaci dobiveni programom Photosynth ........................................... 54

9.2.4. Usporedba 3D skenera, Photosyntha i Photoflyja.............................. 54

10. ZAKLJUĈAK .................................................................................................. 55

11. LITERATURA ................................................................................................. 56

12. POPIS SLIKA ................................................................................................. 58

13. SADRŢAJ PRILOŢENOG OPTIĈKOG MEDIJA ............................................ 59

14. ŢIVOTOPIS ..................................................................................................... 60

4

1. UVOD

Cilj ovog diplomskog rada je istraţiti i opisati jednu potpuno novu metodu

geodetske izmjere – izradu trodimenzionalnih modela objekata pomoću

nekalibriranih fotoaparata.

U prošlosti su se takvi poslovi radili isključivo pomoću fotogrametrijskih kamera,

gdje je bilo potrebno jedan objekt snimiti s minimalno 2 stajališta uz veliko

preklapanje, kako bi se dio koji je bio snimljen na obje fotografije mogao prikazati

trodimenzionalno. Takva metoda je dobra, meĎutim cijene kalibriranih

fotogrametrijskih kamera su vrlo visoke i naknadna obrada podataka iziskuje dosta

vremena i truda. TakoĎer je problem i to što osoba koja radi 3D modele veći dio

posla obavlja ručno, pa je takva metoda podloţna pogreškama.

Unatrag zadnjih desetak godina, pojavili su se terestrički laserski skeneri koji su

napravili revoluciju u geodeziji. Takvi ureĎaji mogu snimiti veliki broj točaka u vrlo

kratkom vremenu, a dobiveni rezultati su visoke točnosti. Ta je metoda puno brţa

od klasičnih geodetskih izmjera, a uz to nije potrebno voditi skice jer se

fotoaparatom snimi objekt koji se mjerilo. Posao na terenu nije opseţan, a glavni

dio posla je obrada podataka u uredu. Glavna mana ovih skenera je visoka cijena

ureĎaja.

Gore navedene mane su me potaknule na proučavanje načina dobivanja

trodimenzionalnog oblaka točaka nekog objekta, bez korištenja kalibriranih

fotogrametrijskih kamera ili terestričkih laserskih skenera. S interneta sam 'skinuo'

softver Photosynth koji omogućuje dobivanje oblaka točaka pomoću fotografija

snimljenih običnim fotoaparatom. Cijena izrade takvog modela je minimalna,

pošto se mogu koristiti jeftiniji poluprofesionalni fotoaparati, a softver je potpuno

besplatan. Nakon što sam napravio nekoliko proba dobivanja trodimenzionalnih

objekata, uvidio sam kako bi ova metoda zasigurno mogla naći primjenu u

geodeziji. Izlazni rezultati su oblaci točaka kao i kod 3D skenera, meĎutim broj

izmjerenih točaka je manji. S obzirom da svi objekti ne moraju biti snimljeni

prevelikom točnošću, ova bi se metoda mogla koristiti za vizualizaciju objekata,

snimanje kamenoloma, stijena i drugih objekata gdje nije potrebna milimetarska

točnost izmjere.

Sukladno navedenom odabrao sam kamenolom koji sam snimio fotoaparatom,

pomoću Photosyntha dobio oblak točaka koji sam potom usporedio s podacima

koji su dobiveni korištenjem trodimenzionalnog laserskog skenera, te dobio

odgovor na pitanje je li ovo metoda koja će zadovoljiti potrebe u geodeziji ili ne.

5

2. TERESTRIĈKI LASERSKI SKENERI (TLS)

2.1. OPĆENITO O SKENERIMA

Princip rada Terestričkog laserskog skenera (TLS) ili 3D skenera vrlo je

jednostavan, a bazira se na odašiljanju signala iz instrumenta koji se potom odbija

od prepreke (objekta) i vraća natrag do skenera (Slika 1). Kombinacija izmjerene

udaljenosti i kuta daje trodimenzionalne koordinate točke. Način rada je odavno

poznat, ali prije nije bilo tehničkih uvjeta u konstruiranju takvih instrumenata.

Slika 1. Princip rada skenera

Laserski skeneri (Slika 2) rade na principu takozvanog 'bezdodirnog snimanja', te

nije potrebno trošiti vrijeme na hodanje od točke do točke koju ţelimo izmjeriti.

Mjerna se 3D tehnologija danas koristi na područjima gdje je do sada primjenu

uglavnom nalazila klasična terestrička fotogrametrija i tahimetrija. Primjena

laserskog skeniranja vrlo je raznolika: od arheologije, arhitekture, graĎevinarstva,

strojarstva, snimanja klizišta za potrebe geodinamičkih ispitivanja, snimanja za

industrijsku izmjeru, praćenje objekata i postrojenja, rudarstvo, snimanja

kamenoloma, arhitektonske baštine i kulturnih spomenika i dr.

6

Slika 2. Trodimenzionalni skener

Snimanje TLS-om puno je ekonomičnije, jer se u kratkom vremenu moţe izmjeriti

veliki broj točaka, a nije potrebo hodati po lokaciji izmjere niti crtati skicu, kao kod

klasične izmjere. Crtanje skice je nepotrebno, jer se iz oblaka točaka moţe dobiti

dovoljno informacija za izradu plana. Skener takoĎer snima okolne objekte, poput

imena ulica i spomenika, pomoću kojih se lako moţe zaključiti o kojem je objektu

riječ. Noviji skeneri imaju mogućnost povezivanja s digitalnim fotoaparatom, pa je

informacija o snimljenom objektu potpuna. Skener snima vrlo gustu mreţu točaka

na ţeljenoj plohi, a gledajući s praktične strane on mjeri većinu radnog vremena

(oko 6 sati od 8 sati radnog vremena) (Medak i dr., 2007), te se ne troši vrijeme na

hodanje do objekta, već on 'hoda' umjesto nas. Pošto skener prikupi veliki broj

podataka, naknadna obrada podataka je nešto kompliciranija, te predstavlja

najveći dio posla.

Prednost skenera očituje se u tome da se za vrijeme snimanja s njim mogu

pripremati drugi objekti za snimanje, pregledavati dosad snimljeni rezultati, snimati

klasičnim metodama one točke koje se nisu mogle snimiti sa skenerom, itd.

Velika prednost skenera je snimanje objekata koji nisu pristupačni, snimanje u

opasnim područjima, te u onima koja se ne mogu snimiti klasičnim geodetskim

metodama. Često nije moguće prekidati radove na mjerenom području, pa je

bezdodirno snimanje praktički jedina mogućnost izmjere.

7

2.2. OBLAK TOĈAKA

Rezultat izmjere je oblak točaka, koji predstavlja skup točaka u 3D prostoru,

pomoću kojih se dobiva fotorealističan 3D objekt, sačinjen od velikog broja točaka

(zgrade, mehanički objekti, interijeri, ljudi) (Slika 3). Ovisno o tipu 3D skenera,

oblaci točaka mogu sadrţavati različite informacije, poput boje i intenziteta, čime

se dobivaju dodatne informacije o snimljenom objektu, što znači da će se osim

koordinata točaka spremiti i 3 podatka RGB1 koji definiraju boju točke, a mogu se

dobiti s unutarnjom ili vanjskom kamerom.

Većina današnjih skenera snima vrlo guste oblake točaka, pa je moguće dobiti

točke na objektu koje su udaljene svega 1 milimetar.

Slika 3. Rezultat rada 3D skenera

2.3. PODJELA LASERSKIH SKENERA

Postoje 3 vrste laserskih skenera (Slika 4):

Skeneri-kamere

Panoramski skeneri

Hibridni skeneri

1 RGB je kratica za engleski pojam 'Red (crvena) Green (zelena) Blue (plava)', te je aditivni model

boja kod kojeg se zbrajanjem osnovnih boja dobiva bijela boja. Svaka boja se opisuje kroz tri vrijednosti: dio crvene, dio zelene i dio plave boje.

8

Skeneri-kamere

Skeneri-kamere imaju ograničen prozor snimanja (npr. 40°), te se mogu usporediti

s fotogrametrijskim kamerama, a snimaju sve što se nalazi unutar tog uskog

područja snimanja. Prednost ovih skenera je to što mogu snimati s udaljenosti koje

su veće i od 1000 m.

Panoramski skeneri

Panoramski skeneri snimaju sve oko sebe, osim područja ispod samog skenera.

Rotacija u horizontalnom smislu je 360°, dok je u visinskom smislu 310°. Mana

ovih skenera je kratki domet snimanja, a najbolji rezultati se postiţu snimanjem

interijera.

Hibridni skeneri

Rotacija hibridnog skenera u horizontalnoj ravnini je 360°, dok u vertikalnoj ravnini

iznosi 60°, te se na taj način dobiva snimak 60° × 360°. On u sebi sadrţi rotacijsku

prizmu ili ogledalo koje se rotira oko horizontalne osi. Takav tip skenera se danas

najviše koristi.

Slika 4. Podjela skenera

S obzirom na način mjerenja duljine, skenere moţemo podijeliti na:

pulsne,

fazne i

triangulacijske.

Pulsni skeneri rade na principu mjerenja vremena izmeĎu odaslanog i

primljenog signala. Prednost te metode je omogućavanje prikupljanja

9

podataka na udaljenostima preko 1000 m, a mana je smanjena točnost

izmjere (oko 10 mm).

Fazni skeneri rade na principu mjerenja razlike u fazi izmeĎu odaslanog i

primljenog signala. Nedostatak te metode je u ograničenosti dometa na

nekoliko stotina metara, ali je zato točnost veća nego kod pulsnih skenera

(oko nekoliko milimetara).

Triangulacijski skeneri rade na principu optičke triangulacije. Laserska

zraka, koja se projicira na objekt, registrira se na senzoru koji je smješten

na poznatoj udaljenosti od izvora zrake. Kod njega je domet ograničen na

samo nekoliko metara, dok je točnost povećana (ispod milimetra).

U praksi se najviše koristi pulsni način mjerenja, a dobivena udaljenost se

kombinira s horizontalnim i vertikalnim kutovima.

Dobiveni oblaci točaka mogu biti u apsolutnom ili lokalnom koordinatnom sustavu.

Stariji modeli skenera, koji nisu prvenstveno bili namijenjeni geodetima, dobivali su

oblake točaka u lokalnom sustavu, koji je kasnije trebalo prebaciti u drţavni ili

globalni koordinatni sustav. Noviji pak imaju mogućnost direktnog

georeferenciranja na terenu.

Skeneri koji imaju ugraĎene horizontalne i vertikalne kompenzatore, rade kao i

klasični geodetski instrumenti, te imaju mogućnost direktnog dobivanja

georeferenciranog podatka. S njima moţemo mjeriti na jednak način kao i s

klasičnim instrumentima: uzimati orijentaciju s pojedinih poligonskih točaka,

iskolčavati točke na terenu, itd. Naknadno uklapanje i georeferenciranje oblaka

točaka na taj način nije potrebno.

2.4. PRIKUPLJANJE I OBRADA PODATAKA

Prikupljanje i obrada podatka se radi pomoću softvera koji je instaliran na

prijenosnom računalu ili dlanovniku, koji je povezan sa samim skenerom. Rezultat

svih programa i skenera je isti – oblak točaka. Ukoliko postoji više stajališta,

svako od njih će kao rezultat dati oblak točaka u vlastitom koordinatnom sustavu,

a potom se moraju povezati pomoću identičnih točaka, te po potrebi

georeferencirati.

Iz izmjerenih podataka u uredu se mogu obavljati radnje koje su se drugim

geodetskim metodama radile na terenu, te se ovaj način izmjere moţe nazvati

'virtualna izmjera' (Medak i dr., 2007) jer se u softver ima prolazi kroz oblake

točaka i crtaju detalji koji su od interesa.

10

3. PHOTOSYNTH

Photosynth je potpuno nova tehnologija koja omogućava drugačiji način gledanja

fotografija pomoću računala. Program je razvila tvrtka Microsoft u suradnji sa

Sveučilištem u Washingtonu, a omogućuje izradu trodimenzionalnih objekata iz

fotografija i oblikovanje panorama. Po panoramama i trodimenzionalnim objektima

moţe se kretati, pregledavati, te uvećati zanimljive detalje. Photosynth je moguće

koristiti isključivo na operativnom sustavu Windows, a pregledavanje rezultata je

moguće u Internet Exploreru ili Mozilla Firefox pregledniku. U internet preglednike

potrebno je instalirati dodatak Microsoft Silverlight, kako bi se mogli pregledavati

trodimenzionalni objekti. Da bi se izradili trodimenzionalni modeli, potrebno se

registrirati na Photosynthovu stranicu, te instalirati program Photosynth. Za ovaj

diplomski rad korištena je verzija programa 2.110.317.1042.

3.1. PRINCIP RADA PHOTOSYNTHA

Photosynth analizira veliku količinu fotografija nekog objekta ili dijela objekta, traţi

sličnosti meĎu njima, nakon čega ih rekonstruira, te izraĎuje trodimenzionalni

model. Za dobivanje trodimenzionalnog modela potreban je veliki broj fotografija,

koji ne smije biti manji od 20, a moţe biti veći i od 300. Broj potrebnih fotografija

ovisi o veličini i kompleksnosti samog objekta, a one moraju biti u maksimalnoj

rezoluciji, kako bi se dobio što bolji rezultat. Nakon što se objekt fotografira, slike

se moraju prebaciti na Photosynthov server pomoću programa Photosynth (Slika

5). Program do konačnog rezultata dolazi preko sljedećih koraka:

generiranje naslova

izdvajanje karakterističnih objekata na fotografijama

povezivanje fotografija

rekonstrukcija prizora

generiranje synth datoteka2

slanje fotografija na server Microsofta.

Jedna od glavnih prednosti Photosyntha je mogućnost korištenja običnih

nekalibriranih fotoaparata, te nije potrebno označavanje identičnih točaka na

2 Synth datoteka sadrţi podatke o izdvojenim karakterističnim točkama te njihovim izračunatim

pozicijama

11

fotografijama, jer računalni program sam obavlja rekonstrukciju fotografija i

pronalazi identične točke.

Slika 5. Suĉelje programa Photosynth

3.2. PRAVILA SNIMANJA

Da bi rekonstrukcija 3D modela bila dobra, objekt je potrebno slikati što detaljnije i

sa svih mogućih strana i pozicija.

Osnovna pravila snimanja su:

preklapanja izmeĎu fotografija moraju biti više od 50%

svaki dio objekta mora biti snimljen s minimalno 3 fotografije napravljene s

različitih lokacija (pravilo trojke)

potrebno je snimiti što više detalja

prilikom snimanja objekta stajališta bi trebala biti svakih 25° u odnosu na

centar objekta

količina fotografija je vaţnija od kvalitete

potrebno je snimati u maksimalnoj rezoluciji

fotografije se ne smiju obrezivati

fotografije se ne smiju naknadno obraĎivati ( filtri, distorzije i sl.)

Objekti koji nisu pogodni za snimanje su ravne, glatke i jednobojne podloge,

reflektirajuće podloge (stakla, izlozi i sl.), te objekti s jednoličnim strukturama.

12

3.3. REZULTAT IZMJERE

3.3.1. NAĈIN PRIKAZA U PHOTOSYNTHU

Rezultati obrade fotografije mogu biti:

trodimenzionalni prikaz

dvodimenzionalni prikaz

oblak točaka

pogled iz zraka.

3.3.1.1. Trodimenzionalni prikaz

Trodimenzionalni prikaz radi na principu slaganja fotografija jedne pored druge,

kako su snimane. Da bi prikaz bio dobar potrebno je snimiti veliku količinu

fotografija kako bi cijeli objekt bio pokriven. Objekt je moguće rotirati, te se kretati

oko njega. Ukoliko su neki detalji na objektu snimani s više fotografija i većim

povećanjem, moguće se pribliţiti tim dijelovima. Zumiranje je moguće pomoću

kotačića na kompjuterskom mišu ili pomoću tipki '+' i '-', a kretanje po ili oko

objekta je moguće povlačenjem lijeve tipke miša. Dok se pregledava jedan dio

objekta u okolici se vide bijeli kvadrati koji pokazuju okvire susjednih fotografija na

koje se moţe kliknuti (Slika 6). Ukoliko fotografije nisu snimljene prema pravilima

za slikanje navedenim u točki 3.2., pregledavanje objekta je dosta oteţano i loše,

tj. nema cjelovitog prikaza.

Slika 6. Trodimenzionalni prikaz

13

3.3.1.2. Dvodimenzionalni prikaz

Dvodimenzionalni prikaz prikazuje samo izvorno snimljene fotografije i radi na

principu običnog preglednika slika.

3.3.1.3. Oblak točaka

Za geodete najzanimljiviji rezultat programa Photosynth je oblak točaka. On

prikazuje objekt sačinjen od malik obojanih točaka (Slika 7) koje, ako su dovoljno

guste, vjerno prikazuju snimljeni objekt. Ukoliko je objekt snimljen s više strana

moguća je rotacija objekta, te pogled iz raznih perspektiva. TakoĎer je moguće

pribliţavanje i udaljavanje od objekta.

Slika 7. Model roštilja – oblak toĉaka

14

3.3.1.4. Pogled iz zraka

Pogled iz zraka je zapravo jedan način prikaza oblaka točaka, koji objekt prikazuje

iz zraka (Slika 8). Na primjeru objekta koji ima oblik kvadra u ovom načinu

pregledavanja vidjeti će se stranice kvadra iz ptičje perspektive u obliku

pravokutnika.

Slika 8. Model roštilja – pogled iz zraka

15

3.3.2. KVALITETA IZLAZNOG REZULTATA

Kvaliteta izlaznog rezultata moţe se ocijeniti temeljem tri karakteristike:

postotak synthyja

broj koordinatnih sustava

cjelovitost objekta.

Pod postotkom synthyja podrazumijeva se kvaliteta izlaznog rezultata izraţena u

postotku. Naime, nakon što su sve fotografije prebačene na server, softver

pokazuje koliki je postotak synthyja. Ukoliko je rezultat manji od 85%, objekt nije

bio snimljen na dobar način, te problem moţe biti u premalom broju fotografija,

nedovoljnom preklapanju ili pogrešnom kutu snimanja, pa je cijeli proces potrebno

ponoviti. Mana ovog programa je to što nije moguće naknadno ubaciti nove

fotografije kako bi se ispravile pogreške prvog snimanja i poboljšao rezultat, već je

potrebno poslati (engl. upload) i stare i nove fotografije u sklopu novog modela, što

je prilično dugotrajan proces.

Kvaliteta izlaznog modela ne očituje se samo u postotku synthyja, već i u broju

koordinatnih sustava i cjelovitosti samog objekta. Ove dvije karakteristike su puno

vaţnije i na njih treba obratiti posebnu pozornost. Ukoliko se objekt sastoji od dva

ili više koordinatna sustava, znači da je rezultat loš, jer se različiti koordinatni

sustavi ne mogu točno povezati i model je praktički neupotrebljiv. Čest je slučaj

da, iako je model 100% synthy, ima više koordinatnih sustava ili da je 100%

synthy i ima 1 koordinatni sustav, a da objekt nije cjelovit tj. da nedostaju neki

dijelovi objekta. Takvi rezultati su loši i treba ponoviti snimanje.

Broj koordinatnih sustava se ne moţe vidjeti u programu Photosynth, već se on

vidi prilikom prebacivanja oblaka točaka u programu Synth Export, što je opisano u

točki 3.4. Ukoliko je program registrirao više koordinatnih sustava, softver

postavlja pitanje koje sustave korisnik ţeli prebaciti, te svaki koordinatni sustav

snima kao zasebnu datoteku. Ako se učita više koordinatnih sustava u jedan

model, tada se uviĎa da su oni potpuno nepovezani, te da je model

neprepoznatljiv, pa treba ponoviti snimanje.

Da bi se ti problemi izbjegli, objekt je potrebno slikati s više stajališta, a ukoliko

neki dio nije dobro snimljen s prvog stajališta, to će se popraviti na nekom drugom

stajalištu, te će se na taj način izbjeći dobivanje više koordinatnih sustava i

necjelovitost snimljenog objekta.

16

3.3.2.1. Prednosti Photosyntha

Prednosti Photosyntha su:

jednostavno snimanje objekta

mogućnost korištenja nekalibriranih fotoaparata

besplatan softver

jednostavno modeliranje objekata

većinu posla obavlja računalo, pa je ljudska pogreška svedena na

minimum.

3.3.2.2. Mane Photosyntha

Uza sve prednosti postoje i nedostaci Photosyntha:

potrebno je snimiti veliku količinu fotografija kako bi se dobio dobar rezultat

dugotrajno je prebacivanje podataka na Photosynthov server

nemogućnost naknadnog dodavanja novih fotografija u model

nemogućnost prebacivanja oblaka točaka izvan Photosyntha

izlazni rezultat je u lokalnom koordinatnom sustavu.

17

3.4. SYNTH EXPORT

Nakon izrade modela, Photosynth ima mogućnost samo pregledavanja rezultata u

internet pregledniku, te nije omogućeno eksportiranje oblaka točaka. S obzirom da

ta mogućnost nema nikakve praktične primjene za geodetske potrebe, morao se

pronaći program koji prebacuje oblak točaka u format čitljiv programima za obradu

3D objekata. U tu svrhu korišten je program Synth Export 1.1.0., u kojem se upiše

URL 3D modela, te odabere format ispisa (Slika 9).

Slika 9. Synth Export

Oblak točaka je moguće pretvoriti (engl. export) u jedan od sljedećih formata:

OBJ

PLY (ASCII)

PLY (BIN)

VRML

X3D.

Program moţe pretvoriti oblak točaka i/ili parametre fotoaparata.

Prilikom pretvaranja oblaka točaka korišten je ASCII format, jer je kompatibilniji od

binarnog.

ASCII (engl. American Standard Code for Information Interchange) je način

kodiranja znakova temeljen na engleskoj abecedi. Kao standard, prvi put je

objavljen 1967, a doraĎen je 1986. Godine 1972. standard ISO-646 je definirao

način prilagoĎavanja nacionalnim abecedama, pa je tako inačica za hrvatsku

abecedu danas poznata pod popularnim nazivom CROSCII.

18

Nakon eksportiranja oblaka točaka izlazni rezultat se sastoji od:

seta točaka P = {p1, p2, . . . , pn}. i

parametara fotoaparata C = {C1, C2, . . . , Ck}.

3.4.1. Set toĉaka

Svaka točka pj ima svoje trodimenzionalne koordinate Xj i boju. U ASCII prikazu

(Slika 10) vidimo prikaz izlaznih rezultata kako slijedi:

X koordinata

Y koordinata

Z koordinata

vrijednost crvene boje

vrijednost zelene boje

vrijednost plave boje.

Slika 10. Prikaz izlaznog rezultata

19

3.4.2. Parametri fotoaparata

Izlazni podaci o parametrima fotoaparata (Slika 11) sastoje se od

trodimenzionalnih koordinata fotoaparata, parametara rotacije, omjera, ţarišne

daljine, te radijalne distorzije.

Slika 11. Parametri fotoaparata

20

4. AUTODESK PHOTOSCENE EDITOR – PHOTOFLY

Tvrtka 'Autodesk' je krajem srpnja 2010. godine lansirala svoj softver za dobivanje

oblaka točaka iz fotografija Photo Scene Editor – Project Photofly (Slika 12).

Softver je u eksperimentalnoj fazi do kolovoza 2011, te je njegovo će korištenje biti

besplatno. Princip rada je vrlo sličan kao i kod Photosyntha meĎutim postoje i

neke razlike.

Slika 12. Suĉelje Photo Scene programa

Program se moţe besplatno preuzeti s Internet stranice tvrtke Autodesk

(http://labs.autodesk.com/utilities/photo_scene_editor/). Analizirajući program,

uočena su značajna poboljšanja u odnosu na Photosynth, primjerice mogućnost

obrade izlaznog rezultata.

http://labs.autodesk.com/utilities/photo_scene_editor/

21

4.1. PRINCIP RADA

Nakon što se odabere opcija Create Photo Scene otvara se prozor u kojem se

odabiru slike za rekonstrukciju modela, te program započinje obradu koja se

sastoji od 3 koraka:

prijenos podataka

kreiranje 3D modela

preuzimanje modela.

Jedna od razlika u odnosu na Photosynth je i ta da se nakon prvog koraka proces

moţe prekinuti, te se on obavlja na Autodeskovom serveru, a rezultat se dobiva

elektroničkom poštom. Nakon što je model gotov otvara se u pregledniku, gdje je

moguća obrada izlaznog rezultata. Photofly ima opcije kao što su rotacija i

zumiranje objekta te mogućnost prikaza poloţaja fotoaparata u vrijeme snimanja.

Ako se klikne na sličicu fotoaparata vidi se fotografija koja je snimljena s tog

mjesta (Slika 13).

Načini prikaza su modela su:

fotografije

oblak točaka

splats – način prikaza koji je kombinacija fotografija i oblaka točaka

Slika 13. Izlazni rezultat

22

Program ima opciju definiranja referentne linije, pomoću kojeg se odabere neka

linija, te se upiše stvarna duljina, pa program potom skalira cijeli objekt. TakoĎer je

omogućeno definiranje koordinatnog sustava i odreĎivanja poloţaja koordinatnih

osi, te mjerenje izmeĎu unaprijed definiranih točaka ili uzduţ koordinatnih osi, a

posebno je dobra mogućnost mjerenje gledanjem fotografije i oblaka točaka, čime

se točnost mjerenja višestruko povećava.

Jedna od glavnih prednosti u odnosu na Photosynth je ta da su fotografije koje

softver nije uspio povezati označene, te se one mogu ručno povezati tako da se

na toj fotografiji poveţu 4 točke na 2 različite fotografije koje su dobro povezane u

modelu (Slika 14). Potom program ponavlja cijeli proces i prikazuje novi rezultat.

TakoĎer je omogućeno naknadno ubacivanje fotografija, kako bi se poboljšao

model ili brisanje fotografija za koje se smatra da kvare izlazni rezultat.

Slika 14. Ruĉno odreĊivanje identiĉnih toĉaka

Program moţe pretvoriti oblak točaka u dva formata: *.rzi i *.dwg, čime je

omogućena daljnja obrada podataka u AutoCADu.

23

4.2. PROBLEMI S PROGRAMOM

Iako je dosada naveden veliki broj prednosti u odnosu na program Photosynth,

prilikom rada bilo je velikih problema i poteškoća. Jedan od glavnih je taj što

program nije mogao obraĎivati fotografije na kućnom računalu. Usred procesa

obrade javio bi grešku s internet vezom, te daljnja obrada nije bila moguća. Neki

modeli su uspjeli, meĎutim neki nisu i uvijek su zapinjali na istom koraku. Vaţno je

napomenuti kako su korištene iste fotografije koje su u programu Photosynth dale

odličan rezultat.

Za pomoć pri rješavanju problema postoji forum na internet stranici Autodeska na

kojem se mogu postavljati pitanja te prijavljivati problemi s programom, a

stručnjaci koji su izradili taj program odgovaraju u najkraćem mogućem roku.

Naţalost nisu znali rješenje navedenog problema, ali su ponudili da im se pošalju

fotografije, te su u roku 2 dana poslali gotov rezultat.

4.3. ZAKLJUĈAK

Ovaj softver ima veliki potencijal, te se moţe pretpostaviti da će, kada izaĎe iz

testne faze biti puno bolji od Photosyntha, te će se moći koristiti i za profesionalnu

uporabu. Prednosti u odnosu na Photosynth su velike, a kontrolom nad izlaznim

rezultatom moţemo biti sigurniji u kvalitetu rezultata.

S obzirom da je ovaj softver izašao pred kraj pisanja ovog diplomskog rada, kada

je već bila napravljena kompletna obrada kamenoloma, ovdje su objašnjene samo

osnovne stvari koje su otkrivene proučavanjem softvera.

24

5. REKONSTRUKCIJA FOTOGRAFIJA U RAĈUNALNIM

PROGRAMIMA

Osim programa Photosynth i Photofly, koji su opisani u prethodnim poglavljima,

postoje slični programi koji se bave modeliranjem trodimenzionalnih objekata u

računalu od fotografija snimljenih s nekalibriranim fotoaparatima, kao što su

ARC3D, Bundler i Agi Soft PhotoScan. Svi oni manje-više rade na jednakom

principu koji je opisan u ovom poglavlju.

5.1. OPĆENITO

Osnovni princip prepoznavanja geometrije iz dvije ili više fotografija je krajnje

jednostavan. Naime, ljudi koriste pogled za odreĎivanje dubine tj. udaljenosti od

oka do predmeta. Ako se neki predmet gleda s oba oka, jednostavno se moţe

procijeniti udaljenost do tog predmeta, a slika je trodimenzionalna.

Promatrajući neki predmet, naše oči projiciraju trodimenzionalnu strukturu na

dvodimenzionalnoj šarenici. Kako bi vidjeli sve tri dimenzije, naš mozak preko

dvodimenzionalnih slika mora rekonstruirati trodimenzionalni svijet.

Zahvaljujući okluziji3 mozak moţe odrediti relativne udaljenosti izmeĎu predmeta.

Kada jedan predmet zaklanja drugi, promatrač moţe procijeniti relativne

udaljenosti ovih predmeta.

Kada se glava pomiče naprijed-nazad, dobiva se pogled na predmete iz malo

drugačijih kutova. Bliţi predmeti se brţe pomiču duţ šarenice u odnosu na

predmete koji su dalji. Tim se načinom moţe odrediti koji nam je predmet bliţi.

Primjer koji najbolje opisuje gore naveden proces je voţnja, gdje predmeti koji su

nam bliţi brţe prolaze od udaljenijih predmeta koji nam se čine gotovo statični.

Sličan princip je i izmeĎu dvije fotografije, gdje isti pikseli na slici A odgovaraju

pikselima na slici B, te ukoliko je poznata pozicija kamere omogućeno je

odreĎivanje trodimenzionalnog objekta. Ovdje se zapravo radi o tome da postoje

dvije zrake koje polaze iz fotoaparata te se sijeku u jednoj točki. Ista je procedura i

kad postoji veći broj fotografija koje prikazuju isti objekt ili dio objekta.

3 Okulzija je svojstvo monokularnog vida pomoću kojeg predmet koji nam je bliţe praktički potpuno

zaklanja predmet koji nam je daleko.

25

Slika 15(a) ilustrira kako računalo generira oblak točaka iz dvije fotografije A i B,

dok Slika 15(b) prikazuje kako računalo traţi točke koje se nalaze na obje

fotografije, koje su označene crvenom bojom.

Slika 15. Rekonstrukcija iz fotografija

Slika 16. prikazuje kako računalo prepoznaje zajedničke dijelove iz više fotografija.

Nakon učitavanja fotografija (a) i (c), slika (b) prikazuje područje koje je

zajedničko na obje slike, te se ono moţe prikazati trodimenzionalno.

Slika 16. Prikaz zajedniĉkih dijelova iz dvije fotografije

26

5.2. REKONSTRUKCIJA MODELA

Za dobivanje trodimenzionalnog modela potrebno je snimiti veliki broj fotografija

kako bi se obuhvatio cijeli objekt, a glavni zadatak računala je da fotografije

poveţe u jedinstvenu cjelinu, te onda generira oblak točaka, kako slijedi:

1. Pronalaţenje sličnosti meĎu fotografijama

2. IzvoĎenje SfM algoritma

3. Algoritmička kompleksnost

4. Georeferenciranje

5. Završna obrada i popravljanje prikaza.

5.2.1. Pronalaţenje sliĉnosti meĊu fotografijama

Da bi se dobio trodimenzionalni model, prvi cilj je pronalaţenje zajedničkih 2D

piksela izmeĎu ulaznih fotografija. Svaki set piksela koji se podudaraju iz više

fotografija omogućuje dobivanje jedne 3D točke.

Princip radi prema sljedećem modelu (Slika 17):

pronalaţenje različitih objekata (engl. feature) na svakoj fotografiji

povezivanje objekata izmeĎu para fotografija

povezivanje više fotografija i izrada niza točaka.

Nakon što su objekti pronaĎeni na svim fotografijama, sistem povezuje svaki par

fotografija.

Neka F(I) označimo kao set objekata pronaĎenih na fotografiji I. Za svaki par

fotografija I i J sistem razmatra svaki dio objekta f ∈ F(I) i traţi njegovu najbliţu

okolinu (engl. nearest neighbour) fnn ∈ F(I)

𝑓𝑛𝑛 =𝑓 ′∈ 𝐹 (𝐽)

arg 𝑚𝑖𝑛 𝑓𝑑 − 𝑓′𝑑 2

Ako nakon tog koraka par slika ima manje od minimalnog broja poveznica

(unaprijed definirana vrijednost, npr. 16) smatra se da slike nisu povezane i svi

povezani objekti se odbacuju.

Nakon što su svi parovi slika povezani, traţe se veze izmeĎu više slika. Ako se

npr. objekt 𝑓1 ∈ 𝐹 (𝐼1) poklapa s objektom 𝑓2 ∈ 𝐹 (𝐼2) i s objektom 𝑓3 ∈ 𝐹 (𝐼3) tada

će oni biti grupirani u niz { 𝑓1, 𝑓2 , 𝑓3}. Nizovi su pronaĎeni ispitivanjem svakog

objekta 𝑓 u svakoj fotografiji dok se ne pronaĎu svi objekti na svim fotografijama

27

koji odgovaraju dotičnom. Takvi objekti su grupirani u niz, te program traţi sljedeći

objekt.

Slika 17. Princip obrade fotografija u raĉunalnom programu

28

5.2.2. SfM algoritam

SfM (engl. Structure from motion) je najvaţniji dio u procesu obrade fotografija.

On uzima nizove točaka iz prvog koraka te procjenjuje geometriju objekta

pronalazeći trodimenzionalne koordinate točaka koje, kad su povezane preko

jednadţba perspektivne projekcije, najbolje odgovaraju označenim nizovima.

Geometrija je definirana trodimenzionalnim točkama Xj za svaki niz točaka j.

Nizovi točaka se mogu gledati kao gruba mjerenja objekta i svaki niz točaka sastoji

se od projiciranih pozicija 3D točaka iz jednog prozora opaţanja. Izraz qij iz

objektivne funkcije g predstavlja izmjerene pozicije traka j na fotografiji koji je

najčešće nepoznat, jer svi trakovi nisu vidljivi na svim fotografijama. Taj SfM

problem se rješava tako da se uzimaju mjerenja i traţi zajedničko rješenje za

kameru i parametre scene kako bi se odredila što bolja mjerenja. Za n pogleda i m

trakova objektivna funkcija g piše se:

𝑔 C, X =

𝑛

𝑖=1

wi,j qij − P( Ci , Xj 2

m

j=1

gdje je wij indikator varijable, te ako je wij =1 tada 'fotoaparat promatra' niz j. Izraz

qij − P( Ci , Xj se zove projekcijska pogreška niza j u fotoaparatu, što je

prikazano ilustracijom (Slika 18) . Trodimenzionalna točka Xj se projicira u

fotoaparat Ci, a projekcijska pogreška je razlika udaljenosti izmeĎu projicirane

točke P(Ci, Xj) i promatrane točke qij. Objektivna funkcija g je suma kvadrata

projekcijskih pogrešaka 'oteţane' indikatorom varijable. Cilj SfM-a je pronaći

parametre kamere i scene koja minimalizira tu objektivnu funkciju.

Slika 18. Projekcijska pogreška

29

5.2.2.1. Projekcijska jednadžba

Projekcijska jednadţba 𝑷(𝑪𝒊,𝑿𝒋) je definirana kako slijedi. Prvo se točka Xj

konvertira u koordinatni sustav kamere pomoću krute transformacije:

𝑋′ =

𝑥′𝑥𝑥′𝑦𝑥′𝑧

= 𝑅𝑖 𝑋𝑗 − 𝑐𝑖 .

Poslije toga se radi perspektivna podjela i rezultat se skalira pomoću ţarišne

daljine:

𝑋′ = 𝑓𝑖𝑋′𝑥/𝑋′𝑧𝑓𝑖𝑋′𝑦/𝑋′𝑧

= 𝑥′𝑥 ,𝑥′𝑦 𝑇

gdje je 𝑋′ dvodimenzionalna točka na slici. Na kraju se radi radijalna distorzija

točke pomoću formula:

𝜌2 = 𝑋′𝑥𝑓𝑖

2

+ 𝑋′𝑦

𝑓𝑖

2

𝛼 = 𝑘1𝑖𝜌2 + 𝑘2𝑖𝜌

4

𝑥 = 𝛼𝑥′

a x je izračunata projekcija.

5.2.2.2. Rekonstrukcija početnog para fotografija

Slike trebaju imati veliki broj zajedničkih točaka, te mora postojati odreĎena

udaljenost izmeĎu centara fotoaparata, kako bi se dvije fotografije mogle povezati

u trodimenzionalni objekt. Model transformacije izmeĎu dviju fotografija u jednoj

ravnini ili dvije fotografije snimljene s iste lokacije naziva se homografija. Ako

nema homografije izmeĎu dvije fotografije proizlazi da su fotoaparati imali različite

poloţaje prilikom slikanja, te da je moguća trodimenzionalna vizualizacija.

Daljnji proces SfM algoritma sastoji se od sljedećih koraka:

1. poboljšavanje algoritma

2. konverzija ţarišne daljine

3. odreĎivanje parametara rotacije

4. sparse bundle adjustment.

30

5.2.2.3. Poboljšavanje algoritma

Poboljšavanje algoritma je postupak kojim se prepoznaju grube pogreške u

povezivanju točaka, te njihovo izbacivanje iz modela, kako ne bi kvarili konačni

rezultat.

5.2.2.4. Konverzija žarišne daljine

Većina današnjih fotoaparata snimke sprema u ekstenziji JPEG. Ako su podaci o

ekspoziciji, fokusu, otvoru blende, ţarišnoj daljini i dr. kodirani u Exif datoteci

(engl. exchangeable image file format), moguće ih je očitati pomoću Exif tag

čitača.

Podatak o ţarišnoj daljini posebno je vaţan unutar SfM algoritma, jer omogućuje

konverziju piksela u jedinice koje se mogu koristiti prilikom provoĎenja SfM-a.

Ţarišna duljina f u optici je udaljenost od ţarišta F do glavne točke optičkog

sustava, koja se nalazi na osi plohe u kojoj se sijeku paralelne zrake prije loma,

konvergentne ili divergentne zrake nakon loma (Slika 19).

Slika 19. Ţarišna duljina kod fotoaparata

Podaci potrebni za konverziju su:

ţarišna daljina u mm (fmm)

veličina CCD senzora u fotoaparatu, takoĎer u milimetrima CCDmm

veličina fotografije u pikselima (wpixels, hpixels ).

31

𝑓𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑠 =𝑓𝑚𝑚

𝐶𝐶𝐷𝑚𝑚 𝑚𝑎𝑥 𝑤𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑠 , 𝑕𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑠

Npr. ako imamo ţarišnu daljinu 5,4 mm, veličinu CCD-a 5,27 mm,× 3,96mm, i

veličinu fotografije 1600×1200 piksela, rezultat je:

𝑓𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑠 =5,4

5,27× 1600 = 1639,47

5.2.3. Georeferenciranje

Sfm algoritam pokazuje koordinate u relativnom koordinatnom sustavu. Takav

prikaz je dobar za vizualizaciju objekata, no ako se objekt ţeli smjestiti na kartu ili

plan moramo ga georeferencirati, jer bez toga neće biti moguća ni izmjera samog

trodimenzionalnog modela.

Georeferenciranje se radi pomoću najmanje 3 identične točke koje moraju biti

definirane u oba sustava (lokalnom od fotoaparata i drţavnom ili globalnom

sustavu). Nakon što su poznate točke u oba sustava moţe se koristiti Helmertova

7 parametarska transformacija koordinata (Slika 20).

YLOKALN

I

X GPSZGPS

ZLOKALNI

XLOKALNI

P

c

X

Y

Z

a1

a2

a3

Slika 20. Helmertova 7 parametarska transformacija

32

LOKALNIGLOBALNI RXcX

gdje su:

XGLOBALNI – Koordinate točke u drţavnom ili svjetskom koordinatnom

sustavu

XLOKALNI – Koordinate točke u sustavu koji je kreiran u SfM algoritmu

– faktor mjerila,

3

2

1

c

c

c

c – vektor translacije i

R – matrica rotacije.

5.2.4. Završna obrada i popravljanje prikaza

Nakon što je model rekonstruiran moţe se napraviti još nekoliko koraka kako bi se

poboljšao izlazni rezultat na način da se:

uklone slabo povezane točke

ukloni radijalna distorzija iz fotografija

automatski rotiraju fotografije.

5.2.4.1. Uklanjanje slabo povezanih točaka

Uslijed lošeg povezivanja ili loše geometrije moguće je da se u rekonstrukciji

pojave laţne točke. Da bi se to uklonilo prvi korak je da se automatski izbace

točke koje su vidljive na manje od 3 fotografije (točka vidljiva na dvije fotografije je

vjerojatnije laţna od one koja je viĎena na 3 ili više fotografija). Nakon što se takve

točke izbace iz modela, traţe se fotografije koje registriraju manje od 16 točaka,

kako bi se izbacile iz izrade modela jer se smatraju slabo povjerljivim

fotografijama. Na taj način je pročišćena geometrija točaka.

5.2.4.2. Automatska rotacija fotografija

Sfm algoritam radi točno, isključivo ako su sve fotografije pravilno orijentirane

(portretno ili pejzaţno), te je potrebno analizirati fotografije kako bi se moglo

procijeniti je li neka fotografija krivo orijentirana. To je vrlo jednostavno jer se

uzima u obzir da je većina fotografija točno orijentirana, pa se rotiraju samo

preostale fotografije.

33

5.3. POGREŠKE

Prilikom povezivanja fotografija, mogu nastati slijedeće pogreške:

1. Nedovoljna preklapanja ili tekstura ulazne fotografije su prerijetke ili imaju

prejednostavnu strukturu

2. Ambigvitet4 – ponavljajuće strukture – mnogi objekti imaju prejednoliku

strukturu i neki dijelovi objekta su preslični

3. Loša inicijalizacija

4. Kaskadna pogreška

5.3.1. Nedovoljna preklapanja ili tekstura

Osnovno pravilo da svaka točka na fotografiji bude prepoznata i povezana, jest da

se nalazi na najmanje tri fotografije snimljene s različitih pozicija (pravilo trojke).

Ako na primjer snimamo neki uzduţni objekt, te snimamo fotografije hodajući

paralelno uz njega, snimiti ćemo fotografije I1 , I2 , I3 , I4 … pravilo trojke znači da

izmeĎu fotografija I1 i I3 mora postojati preklapanje, inače niti jedna točka neće biti

prepoznata na više od dvije fotografije. Par susjednih fotografija I1 i I2 se moraju

preklapati s više od 50%.

Slika 21. Kipića Mozarta snimljen s 3 stajališta

Na fotografiji kipića Mozarta (Slika 21) vidljivo je da je slikan s tri različita stajališta.

Veze izmeĎu slike 1 i 2 kao i kod slike 2 i 3 su dovoljne, meĎutim nema dovoljnog

preklapanja izmeĎu slika 1 i 3, te pravilo trojke nije zadovoljeno. Ovakve fotografije

4 Ambigvitet je stanje u kojem neka informacija moţe biti interpretirana na više načina.

34

se neće moći povezati niti dobiti trodimenzionalni objekt. Da bi se to izbjeglo treba

se drţati pravila da se kod manjih objekata stajalište mijenja svakih 25° u odnosu

na centar objekta.

5.3.2. Ambigvitet- ponavljajuće strukture

Veliki broj zgrada moţe zbuniti softver zbog toga što ima jednoliku strukturu ili je

objekt simetričan. Ako je jednoliki objekt snimljen sa svih strana softver moţe

pobrkati strane, te više neće znati koje fotografije pripadaju kojem djelu zgrade, te

će rezultat biti loš.

Slika 22. Pogreška 'ponavljajuće strukture'

Slavoluk u Parizu (Slika 22) sniman je s dvije različite strane, ali bez obzira na

veliki broj točaka koje se poklapaju, obje strane objekta su preslične i softver bi ga

pogrešno povezao.

5.3.3. Loša inicijalizacija

Još jedan izvor pogrešaka je pogreška inicijalizacije s obzirom na osjetljivost

inicijalizacije početnog para fotografija.

Slika 23. Neckerova kocka

35

Na primjeru Neckerove kocke (Slika 23) vidljivo je kako su moguće dvije

interpretacije trodimenzionalnog objekta kocke. Kako takva perspektiva moţe

zbuniti ljudsko oko, na isti način moţe zbuniti i softver. Da bi se to izbjeglo, treba

izabrati druge fotografije kao početne od kojih softver započinje inicijalizaciju.

5.3.4. Kaskadna pogreška

Kada algoritam pogrešno odredi poziciju kamere, sve točke koje se odrede s tog

stajališta biti će pogrešne i narušit će kvalitetu izlaznog modela. Ako se s novog

stajališta snimaju fotografije na kojima se vidi mali broj točaka, velika je

vjerojatnost da će one imati veliku pogrešku. Ako fotoaparat snimi objekt gdje se

na malom području nalazi veliki broj točaka, postoji mogućnost da softver krivo

procijeni udaljenost. Ako se naprimjer, snima objekt s udaljenosti veće od 100

metara, očekivana pogreška moţe biti i nekoliko metara.

Slika 24. Kaskadna pogreška

Na ilustraciji Koloseuma u Rimu (Slika 24) vidljiva je kaskadna pogreška.

Unutrašnji dio je prilično dobro oblikovan, dok vanjski zid ima veliku pogrešku i dio

zida strši skoro pod kutom od 90°. Problem je nastao zato što je vanjski dio dosta

loše povezan s unutrašnjim. Rekonstrukcija je bila dobra dok se modelirao

unutrašnji dio, no kada su se dodale fotografije vanjske strane, nastao je problem.

Zanimljivo je to da, ako se krene s rekonstrukcijom s vanjske strane, a potom s

unutrašnje strane, rezultat ispadne dobar.

36

6. OPREMA

6.1. CANON EOS 400D

Za izradu trodimenzionalnog modela kamenoloma korišten je poluprofesionalni

fotoaparat Canon EOS 400D. EOS5 je sustav SLR6 fotoaparata uveden 1987.

godine s Canonom EOS 650, koji je još uvijek u proizvodnji. Za razliku od

prethodne FD serije objektiva osmišljen je tako da nema mehaničke veze izmeĎu

objektiva i tijela fotoaparata. Otvorom zaslona i fokusom moguće je upravljati

preko tijela fotoaparata zahvaljujući električnom kontaktu.

Iako se kratica SLR odnosi na sustav traţila, tj. označava fotoaparate 's jednim

sustavom leća' za traţilo i stvaranje slike, refleksni aparati se najčešće izvode s

izmjenjivim objektivom, s karakteristikama i mogućnostima poluprofesionalne ili

profesionalne klase. Budući da se u traţilo skreće isti svjetlosni snop koji će

formirati sliku, SLR sustav nema pogrešku paralakse. Sljedeća je prednost SLR-a

što je unaprijed moguće precizno provjeriti i odrediti dubinsku oštrinu budućeg

snimka (promjenom veličine otvora zaslona).

Novi CCD7 čipovi su manje osjetljivi na koso padanje svjetlosti na rubovima slike,

pa današnje SLR digitalne kamere mogu koristiti i izmjenjive objektive sa klasičnih

aparata. Kako su dimenzije CCD čipa daleko manje nego upotrebljivi prostor 35

milimetarskog filma, slika uhvaćena na CCD čip sadrţi samo sredinu one slike

koju bi uhvatio film s istim objektivom. Drugim riječima, normalan objektiv za 35

milimetarski film postaje teleobjektiv ako se priključi na digitalnu kameru. Zbog

toga iste ţarišne duţine objektiva na klasičnom i digitalnom aparatu daju vrlo

različit teleskopski učinak. Da bi se ovi učinci mogli usporeĎivati sa uvrijeţenim

ţarišnim duţinama kod klasičnih aparata, za digitalne objektive se navodi faktor s

kojim treba mnoţiti ţarišnu duljinu, da bi se dobila adekvatna ţarišna duljina pri

uporabi klasičnog 35 milimetarskog aparata. Taj faktor se kreće izmeĎu vrijednosti

1 i 2, a poţeljno je da bude što manji. Ukoliko je taj faktor 1, znači da digitalni

fotoaparat moţe snimati jednako kao i klasični fotoaparat. Kod Canona EOS 400D

taj faktor iznosi 1,6.

5 EOS - Electo-Optical System.

6 SLR - Single Lens Reflex.

7 CCD (Charged Couple Device) je specijalizirani čip koji se danas koristi samo kao optički senzor

za digitalne fotoaparate i kamere.

37

6.1.1. Karakteristike fotoaparata Canon EOS 400D

Canon EOS 400D (Slika 25) je nasljednik vrlo uspješnih modela 300D i 350D i na

njemu su poboljšani mnogi nedostaci tih modela.

Slika 25. Canon EOS 400D

Glavne karakteristike ovog fotoaparata su:

fotosenzor zasnovan na CMOS8 tehnologiji, razlučivosti 10,1 megapiksela

integrirana Canonova tehnologija za automatsko uklanjanje prašine

LCD zaslon dijagonale 2,5 inča, razlučivosti 230.000 piksela i kuta vidljivosti

od 160 stupnjeva

vrlo precizan sustav za automatsko izoštravanje u devet točaka

izbornici Picture Style s predefiniranim postavkama za različite uvjete

fotografiranja i teme

procesor DIGIC II za obradu slika koji omogućuje pokretanje fotoaparata za

0,2 sekunde

program Digital Photo Professional RAW za obradu fotografija

kompaktno kućište male teţine

potpuna kompatibilnost sa svim Canonovim objektivima serije EF i EF-S te

bljeskalicama serije EX.

8 CMOS (Complimentary Metal Okside Semiconductor) je tehnologija za izradu

digitalnih i analognih mikroelektroničkih sklopova.

38

Dimenzije aparata su 127x94x65 mm, a masa je 510 g (samo tijelo). Aparat

najčešće dolazi u paketu s EF-S 18-55mm f/3,5-5,6 objektivom te tako efektivno

daje pokrivenost od 29-88 mm.

6.1.2. Prednosti fotoaparata Canon EOS 400D

Fotoaparat EOS 400D naslijedio je brojne napredne, već provjerene osobine

profesionalnih modela serije EOS, kao što su EOS 30D i 5D. Neke su od njih

sustav automatskog izoštravanja s devet mjernih točaka, izbornici Picture Style s

predefiniranim postavkama za različite uvjete fotografiranja i teme, maksimalan

broj slika koje se mogu pohraniti u jednu mapu povećan je na 9999, a proširene su

i mogućnosti izravnog ispisa na pisače (tehnologija PictBridge).

Model EOS 400D sadrţi procesor DIGIC II, kakav se moţe pronaći i na ostalim

modelima linije EOS, sve do profesionalnog modela EOS-1. Osim toga što daje

sliku vrhunske kvalitete i što svodi na minimum vrijeme potrebno za pokretanje

(0,2 sekunde), brzina procesora DIGIC II omogućuje fotografima snimanje bez

zastoja brzim praţnjenjem memorijskog meĎuspremnika izmeĎu svakog okidanja.

6.1.3. Objektiv

Za izradu ovog diplomskog rada korišten je objektiv Canon EF 28-135mm

f/3,5-5,6 IS USM (Slika 26).

Slika 26. Objektiv EF 28-135

39

Njegove karakteristike su :

konstrukcija objektiva: 16 elemenata u 12 skupina

dijagonalni kut gledanja: 75° - 18°

fokusiranje: unutarnji sustav fokusiranja s USM-om

najmanja udaljenost fokusiranja: 0,5 m

veličina filtra: 72 mm

ugraĎeni stabilizator slike.

Prednost ovog objektiva je ugraĎeni stabilizator slike koji, ako je uključen,

omogućuje dobivanje oštre slike prirodnog izgleda i pri slabijem osvjetljenju,

bez korištenja bljeskalice ili stativa. Vrlo je praktičan za mjesta na kojima je

korištenje bljeskalice zabranjeno. TakoĎer koristi prstenasti USM za brzo, tiho

automatsko i ručno fokusiranje.

Velika prednost ovog objektiva je uz mogućnost korištenja automatskog ili

manualnog izoštravanja, korištenje automatskog izoštravanja uz ručnu

korekciju, čime se višestruko dobiva na kvaliteti slikâ, jer aparat ponekad moţe

izoštriti na krivi detalj.

Ţarišna duljina od 28-135 mm odgovara 45-216 mm kod klasičnog 35 mm

fotoaparata, čime ulazi u kategoriju tele-objektiva, te predstavlja idealan odabir

za modeliranje kamenoloma.

40

6.2. 3D SKENER

Trimble GX 200 (Slika 27) je pulsni hibridni terestrički laserski skener koji je nastao

u listopadu 2005. godine, a predstavljen je kao 'skener koji razmišlja kao geodet'.

On omogućuje izmjeru kao s klasičnim geodetskim metodama - skener postavimo

na neku poznatu točku, te ga orijentiramo prema nekim drugim poznatim točkama

iz okoline. Princip mjerenja se zasniva na principu poligonskog vlaka, gdje na

svakom stajalištu snimimo prethodno i buduće stajalište, te je na taj način

kompletan set mjerenja u istom koordinatnom sustavu.

Slika 27. Trimble GX 200

Skener koristi dvije pulsirajuće laserske zrake 532 nm zelene boje. Vidno polje je

ograničeno na 360 ° x 60 °, s asimetričnim vertikalnim kutom od oko 40 ° iznad

horizonta. Brzina skeniranja je do 5000 točaka u sekundi. Skener ima mogućnost

auto-fokusa laserske zrake, što se pokazalo izuzetno korisnim pri snimanju vrlo

bliskih objekata. Skener ima integriranu kameru koja sluţi za bojanje oblaka

točaka i prikaz snimljenog objekta.

41

6.2.1. Karakteristike instrumenta

brzina do 5000 točaka u sekundi

točnost pojedinačne točke je 12 mm na udaljenosti od100 m

rezolucija skenera 3 mm na udaljenosti od 50 m

pulsni laser 532 nm, zeleni

dimenzije : 323 (duljina) x 343 (širina) x 404 (visina) mm

masa: 13 kg

radna temperatura od 0 °C do 40 °C

temperatura skladištenja od -20°C do 50 °C

posjedovanje elektronske libele

mogućnost mjerenja jedne točke

3D vizualizacija u realnom vremenu (čak i za vrijeme mjerenja)

obojeni oblak točaka

standardna devijacija

o 1,4 mm na udaljenosti od ≤50 m

o 2,5 mm na udaljenosti od 100 m



Uz laserski skener koriste se sfere ili značke (Slika 28) pomoću kojih se povezuju

stajališta, te odreĎuje orijentacija samog skenera.

Slika 28. Sfera i znaĉka

42

6.3. GEOMAGIC STUDIO

Geomagic Studio (Slika 29) je programski paket koji sluţi za digitalnu

rekonstrukciju kompleksnih trodimenzionalnih objekata. Omogućuje modeliranje

objekata, analizu objekata, dizajn proizvoda, te manipuliranje s velikom količinom

podataka.

Slika 29. Suĉelje programa Geomagic Studio

Za izradu ovog rada korišten je program Geomagic Studio 11, a u njemu su

obraĎivani trodimenzionalni modeli dobiveni programom Photosynth. Pročišćeni

su oblaci točaka, dodavane nove točke, skaliran model kako bi se mogao mjeriti,

te ispitivana točnost izmjere. Program se pokazao dostatnim za ove zadatke.

Nakon obrade datoteke su spremljene u *.wrp ekstenziji.

43

7. ANALIZA TOĈNOSTI IZRADE 3D MODELA

DOBIVENIM PHOTOSYNTH PROGRAMOM - MODEL

ROŠTILJA

Nakon proučavanja Photosynth programa pristupilo se modeliranju manjih

predmeta kako bi se shvatio princip rada i zakonitosti programa. Napravljeni su

modeli raznih manjih predmeta kao što su figurice, knjige, stolice, te nešto veće

kao što su stepenice, model kamenog roštilja i model kuće. Metodom pokušaja i

pogrešaka došlo se do zaključaka kako treba snimati objekt da bi oblak točaka bio

dobar, te su ta zapaţanja opisana u 3. poglavlju. Jedan od najboljih dobivenih

rezultata bio je model roštilja (Slika 30), kod kojeg je ispitana točnost izlaznog

rezultata.

Slika 30. Roštilj

44

7.1. ANALIZA TOĈNOSTI U PHOTOSYNTHU

Roštilj je snimljen sa 128 fotografija s 3 dostupne strane i 12 različitih stajališta.

Rezultat je bio 99% synthy, što se moţe smatrati odličnim rezultatom. Nesigurnost

od 1% je nastala zbog okolnih objekata (grana i trave) kod kojih nije bilo dovoljno

preklapanja, a koje i nisu vaţne za model. Roštilj je bio prikazan u jedinstvenom

koordinatnom sustavu, te je prikaz bio cjelovit. Analiza točnosti koju daje

Photosynth je ograničavajuća, pa se pristupilo dodatnoj provjeri u Geomagic

Studiju.

7.2. TRANSFORMACIJA

S obzirom da je oblak točaka bio u lokalnom sustavu, mjerenja na modelu, kao ni

analiza točnosti dobivenog modela, nisu bila moguća. U programu Geomagic

Studio je izmjerena jedna duljina koja je potom izmjerena i na pravom roštilju, te

se pomoću toga dobio faktor s kojim se morao povećati model da bi jedinice bile

izraţene u centimetrima. Model je trebalo povećati 90,77499 puta. Nakon toga su

izmjerene sve karakteristične stranice na roštilju, kako bi se mogla provjeriti

točnost svih triju dimenzija (Slika 31).

Slika 31. Mjerenje duljina u Geomagic Studiju

45

7.3. ZAKLJUĈAK

Mjerenjima se došlo do zaključka kako je model u lokalnom sustavu jako dobar, te

da su relativni odnosi izmeĎu stranica točni. U početku se smatralo kako će se

morati skalirati sve tri koordinatne osi s različitim faktorima kako bi se moglo mjeriti

na modelu, no to se pokazalo nepotrebnim, jer se odreĎivanjem jednog odnosa

meĎu stranicama točno skalirao cijeli model. Kada su izračunate razlike izmeĎu

udaljenosti na roštilju i na zadanom modelu (Tablica 1), točnost je bila veća od 1

cm. Ovdje treba napomenuti kako je cijeli roštilj zaobljen, bez oštrih rubova, te nije

bilo moguće precizno mjerenje i točno odreĎivanje rubova, zbog čega se točnost

od 1 cm moţe smatrati izvrsnom. Tim se načinom pokazalo da je Photosynth

pogodan za modeliranje manjih objekata.

stranica D treba

(cm)

D ima

(cm)

razlika

(cm)

PREDNJI DIO unutarnja širina 65,0 64,8 0,2

vanjska širina 80,0 79,6 0,4

širina iznad luka 63,0 62,8 0,2

ukupna duljina ploče 134,0 132,7 1,3

VISINE visina od poda do ploče 63,0 62,9 0,1

visina od ploče do kape 107,0 107,7 -0,7

srednji dio roštilja 33,5 31,5 2,0

debljina ploče 6,0 5,7 0,3

BOČNI DIO širina gornje kape 30,5 30,1 0,4

širina donjeg djela kape 46,0 47,2 -1,2

širina srednjeg bočnog djela 42,0 42,8 -0,8

širina ploče 63,0 61,6 1,4

Tablica 1. Rezultati toĉnosti 3D modela

46

8. ANALIZA TOĈNOSTI IZRADE 3D MODELA

DOBIVENOG PROGRAMOM PHOTOSYNTH - MODEL

KAMENOLOMA

8.1. O KAMENOLOMU

Na Medvednici postoje tri kamenoloma u kojima se eksploatira dolomit za

graĎevinske radove (kamenolomi Podsusedsko Dolje i Zaprešićki Ivanec), bazalt i

dijabaz9 za asfaltnu smjesu (kamenolom Jelenje vode) koji se nalazi duboko u

masivu Medvednice.

Kamenolom dijabaza 'Jelenje Vode' koje je u vlasništvu je poduzeća Hidrel d.o.o.

nalazi se na sjeverozapadnim padinama Medvednice, a njegova eksploatacija je

započela 1971. Godine, kada je kamenolom bio u vlasništvu poduzeća IGM

Hidroelektra – Zagreb. Kamenolom je povezan makadamskom cestom s naseljem

Kraljev Vrh, a odatle asfaltiranom cestom, preko Jakovlja, na autocestu Zaprešić –

Krapina (drţavna cesta A2)(Slika 32).

Slika 32. Kamenolom 'Jelenje vode'

9 Dijabaz, po načinu pojavljivanja u litosferi spada u stijene bazaltske magme. Boja mu je od

tamnosive do tamnozelene, a neki su dijabazi potpuno crni. Ima ih mnogo u našim krajevima, a najviše na sjevernoj strani Medvednice, Ivančici, Kalniku, Samoborskoj gori i u okolici Topuskog.

47

U kamenolomu se eksploatira magmatska stijena dijabaza koja se zbog dobrih

fizikalno-mehaničkih svojstava prvenstveno koristi u proizvodnji asfaltnih masa i

habajućih slojeva u cestogradnji, ali i prenapregnutnih betona.

8.2. IZMJERA KAMENOLOMA

Temeljem pretpostavki o snimanju većih objekata, kao i o principu i zakonitostima

rada, krenulo se na izmjeru kamenoloma, glavnog zadatka ovog diplomskog rada.

Na terenu se pregledao cijeli kamenolom, odabrala stijena koja je dobro vidljiva i

koja ima dobro izraţene teksture, te je pristupačna za snimanje. Snimanje je

obavljeno rano ujutro kada sunce nije još izašlo iznad stijene, kako sjene ne bi

kvarile rezultat, te kako ne bi 'zbunile' softver. Ukupno je izraĎeno 380 fotografija,

tako da je svaki dio stijene bio snimljen s minimalno 20 fotografija, čime se

osiguralo da prikaz bude cjelovit. Za snimanje kamenoloma bilo je potrebno oko

60 minuta.

8.3. OBRADA PODATAKA U PHOTOSYNTHU

U prvom pokušaju je ubačeno svih 380 fotografija u softver, no softver je upozorio

kako oteţano radi s više od 300 fotografija, te da je moguće da proces ne uspije.

Nakon sat vremena rada, softver javlja kako nema dosta memorije te da se

pokuša s manjim brojem fotografija. Potom se reducirao jedan dio stijene i smanjio

broj fotografija na manje od 300, meĎutim nakon par sati rada, softver je ponovo

javio grešku kako Photosynth nema dovoljno memorije. Nakon toga se išlo

pročistiti fotografije, te su izbrisane sve fotografije koje su mutne ili blago

zamućene, te one fotografije na kojima je neki dio prikazan na više od 8 različitih

fotografija, pazeći pritom da se ne pokvari izlazni rezultat. Tim postupkom se

smanjio broj fotografija na 231, a ulazni rezultat je postao bolji, jer je bio pročišćen

od loših fotografija. Ponovio se cijeli proces, meĎutim ponovo se dogodio isti

problem. Potom se smanjilo fotografije na rezoluciju 600×800 pixela i program je

uspio napraviti oblak točaka, te se time došlo do zaključka kako mu je preveliko

opterećenje raditi s tako velikim brojem fotografija koje zauzimaju puno memorije.

Proučavajući razne forume i blogove, te kontaktirajući osobe iz inozemstva koje

rade s Photosyntom zaključeno je da se takvi problemi znaju dogaĎati, a da je

jedno od rješenja rad na 64 bitnom računalu, pošto se do tada radilo samo na 32

bitnom. Uvaţavajući navedeno, obraĎene su sve fotografije bez ikakvih problema

u ukupnom trajanju od 4 sata i 30 minuta.

48

8.4. IZLAZNI REZULTAT

Nakon obrade rezultat je bio odličan – 100% synthy, cijeli objekt bio je u

jedinstvenom koordinatnom sustavu, te nije bilo praznina u modelu zbog loših i

nepovezanih fotografija. S obzirom da je bilo problema s prijenosom velikog broja

fotografija, snimljene fotografije su podijeljene u 3 grupe koje su većim dijelom

prikazivale isto područje. Potom su obraĎivane razne kombinacije od tih triju

grupa, te se došlo do zanimljivih rezultata.

8.4.1. Model s jednom grupom fotografija

Slika 33. Model s jednom grupom fotografija

Slika 33 pokazuje rezultat dobiven sa samo 54 fotografije, te na prvi pogled

izgleda kao odličan rezultat, meĎutim dobiveni rezultat ne odgovara stvarnom

stanju na terenu. Iako je model sačinjen od 51 023 točaka, prikaz je previše

uglačan i ne vide se sve izbočine na kamenolomu, kojih ima prilično mnogo.

49

8.4.2. Model s dvije grupe fotografija

Slika 34. Model s dvije grupe fotografija

Ovaj model (Slika 34) koji je sačinjen od 70 939 točaka, prikazuje model

kamenoloma dobivenog sa 120 fotografija. Na prvi pogled rezultat djeluje puno

lošije od rezultata dobivenog samo s prvog stajališta, meĎutim ovaj prikaz je puno

točniji, te se ovdje nazire pravilnija struktura kamenoloma. Iako je rezultat bolji, na

njemu ima previše praznina, te je model praktički neupotrebljiv.

8.4.3. Model sa 3 grupe fotografija

Korištenjem svih triju grupa fotografija (ukupno 231) dobiven je najbolji model koji

je sačinjen od 133 928 točaka (Slika 35). Objekt je dobro prikazan i vjerno

predstavlja kamenolom. Rupes koje se vide na modelu nastale su zbog poloţaja

snimanja, te one predstavljaju ravne plohe. Naime, pošto se stajalo u nivou zemlje

stijene su zaklanjale pogled na te ravne dijelove.

50

Slika 35. Model sa svim fotografijama

8.4.4. Zakljuĉak

Analizirajući sva tri primjera moţe se zaključiti da za kvalitetno modeliranje treba

snimiti što više fotografija, a ako se koristi premali broj moţe se dobiti samo

prividno dobar rezultat. TakoĎer treba paziti da se ne snimi previše fotografija kako

obrada ne bi bila onemogućena. Na terenu treba paţljivo pregledati cijeli objekt

snimanja te odabrati optimalan broj fotografija, kako bi se cijeli objekt obuhvatio i

dobio zadovoljavajući rezultat.

51

9. USPOREDBA REZULTATA DOBIVENIH 3D

SKENEROM, PHOTOSYNTHOM I PHOTOFLYOM.

9.1. USPOREDBA PHOTOSYNTHA I PHOTOFLYJA

S obzirom da je bilo prilično oteţano raditi modele u programu Photofly i svega

nekoliko ih je program uspio završiti, usporeĎen je trodimenzionalni model, koji

dolazi uz Photofly kao ogledni primjer, a koji je program bez problema obradio.

Fotografije iz primjera koji dolazi sa aplikacijom, ubačene su u Photosynth te se

dobio odličan rezultat. Na prvi pogled u izlaznom rezultatu nema razlike, meĎutim

Photosynth je generirao ukupno 20 930 točaka, dok je Photofly generirao 18 683,

što i nije prevelika razlika (Slika 36).

Slika 36. Usporedba Photosynth - Photofly

Da bi ih se lakše usporedilo, rezultat iz Photofly-ja je konvertiran u *.dwg, a u

programu AutoCAD u *.dxf, kako bi se mogao učitati u program Geomagic. Mana

Photoflyja je što prilikom konverzije u *.dwg model gubi podatke o boji točaka, što

prilično oteţava gledanje.

Kako je navedeno u poglavlju 4, Photofly ima bolju mogućnost manipuliranja

podacima te mu je to glavna prednost u odnosu na Photosynth, dok s druge strane

u Photosynthu su se sve fotografije koje su učitane (osim onih modela koji su imali

više od 300 fotografija) uspješno obradile, te nije bilo opasnosti da će izostati

rezultat. Photofly ima potencijal i kroz neko vrijeme će se sigurno popraviti početne

greške, te će davati puno kvalitetnije rezultate u odnosu na Photosynth; moţe se

pretpostaviti da je on više namijenjen profesionalnom korištenju, te će naći svoju

primjenu u geodeziji.

52

9.2. USPOREDBA REZULTATA DOBIVENOG 3D SKENEROM,

PHOTOSYNTHOM I PHOTOFLYOM

Kako je glavni zadatak ovog diplomskog rada bio izraditi trodimenzionalni model

kamenoloma, odlučeno je usporediti ga s postojećim rezultatima 3D skenera, te

podacima koje daje program Photofly.

9.2.1. Podaci dobiveni skenerom

Kamenolom Jelenje vode snimljen je sa skenerom Trimble GX 200 prije nekoliko

mjeseci, a pošto je zabranjeno daljnje korištenje kamenoloma, stanje na terenu se

nije promijenilo. Stoga su ti podaci usporeĎeni s onima koji su snimljeni

fotoaparatom. Cijeli kamenolom je ukupno snimljen s više od 4 000 000 točaka. U

programu Geomagic Studio izbačen je višak podataka, te ostavljena samo stijena

koja je snimljena. Nakon izrezivanja viška podataka model je ostao s 253 000

točaka (Slika 37).

Slika 37. Rezultat 3D skenera

53

9.2.2. Podaci dobiveni programom Photofly

U programu Photofly uspjelo se obraditi samo dvije grupe fotografija, te je rezultat

bio prilično dobar. Tokom obrade samo jedne grupe fotografija (njih 54) program je

javio kako ne moţe spojiti sve fotografije. Iako je Photosynth uspio obraditi samo

jednu grupu fotografija, Photofly se pokazao boljim jer je 'shvatio' da je uzorak

premali da bi se dobio kvalitetan rezultat, dok je Photosynth dao pogrešan rezultat,

deklarirajući ga jako dobrim!

Obradom dvije grupe od ukupno 120 fotografija, Photofly je generirao svega 5255

točaka (Slika 38), te je primijećeno da rubne dijelove kamenoloma nije uopće uzeo

u obzir, jer očito nije imao dovoljno preklapanja. Način prikaza u Photofyju je

najbolji jer ima prikaz koji djelomično prikazuje oblak točaka, a djelomično

fotografije, čime se najbolje moţe vizualizirati objekt snimanja.

Obrada veće količine fotografija (tri grupe) nije bila moguća jer je proces obrade

zapinjao u raznim fazama obrade.

Slika 38. Rezultat programa Photofly

54

9.2.3. Podaci dobiveni programom Photosynth

Kako je navedeno u točki 8.4.3. Photosynth je napravio oblak točaka sačinjen od

133 928 točaka, te predstavlja odličan prikaz kamenoloma (Slika 35).

9.2.4. Usporedba 3D skenera, Photosyntha i Photoflyja

Slika 39. Usporedba 3D skenera i Photosyntha

UsporeĎujući podatke dobivene u Photosynthu s onima od 3D skenera (Slika 39) vidljivo je da skener daje malo detaljniji prikaz, meĎutim razlika u broju točaka nije prevelika: 3D skener je snimio oko 253 000 točaka, dok je Photosynth snimio oko 134 000 točaka, te se pretpostavlja da to nije velika razlika, jer se s oba oblaka točaka moţe dobro prikazati objekt i raditi daljnja računanja. Photofly je dao najlošiji rezultat, meĎutim kako se iz dana u dan njihov softver mijenja, za očekivati je da će i on uskoro dobivati ovako kvalitetne rezultate. 3D Skener ima svoje brojne prednosti poput kvalitete i brzine snimanja, meĎutim njegove glavne mane su visoka cijena i velika količina opreme, a to su glavne prednosti Photosyntha. S njim je obrada podataka nešto dugotrajnija, meĎutim s obzirom na veliku razliku u cijeni opreme to je zanemarivo, jer će se konačni rezultat jednako naplatiti, te je samim time veći profit.

55

10. ZAKLJUĈAK

U ovom diplomskom radu proučavao sam metode pomoću kojih se moţe dobiti

oblak točaka, a da se pritom ne koriste klasične fotogrametrijske metode ili 3D

skeneri.

Na trţištu postoji prilično veliki broj softvera koji se bave rekonstrukcijom

fotografija, izradom trodimenzionalnih modela i oblaka točaka. Glavni predmet

istraţivanja bio je program Photosynth, koji se pokazao izuzetno kvalitetnim i

efikasnim. Pomoću tog programa sam modelirao razne predmete i rezultati su

iznenaĎujući dobri i točni. Izradom modela roštilja pokazao sam kako je njegova

točnost od nekoliko milimetra do jednog centimetra, što smatram odličnim

rezultatom. Modelirajući kamenolom nisam mogao ispitati točnost rezultata,

meĎutim broj dobivenih točaka je prilično velik, te oblak točaka vrlo vjerno

prikazuje objekt snimanja. UsporeĎujući prednosti i mane skenera i Photosyntha

došao sam do zaključka kako je Photosynth bolji izbor ako ne traţimo preveliku

točnost, te se moţe koristiti u velikom broju geodetskih radova.

Pred kraj pisanja ove radnje Autodesk je objavio svoju inačicu programa za izradu

oblaka točaka iz fotografija – Photofly, te sam i pomoću njega radio modele.

Princip ta dva programa je vrlo sličan, meĎutim zbog rane verzije Photoflyja on još

nije za profesionalnu uporabu, jer ima dosta neriješenih problema. Poznavajući

ostale softvere tvrtke Autodesk, siguran sam da će u skorijoj budućnosti otkloniti

sve greške, te će u potpunosti zamijeniti program Photosynth, jer već u ovoj fazi

ima velike prednosti.

Geodezija je znanost koja se jako brzo mijenja i svakodnevno se dolazi do novih

proizvoda i softvera za obradu podataka. Izmjera postaje sve jednostavnija,

jeftinija i točnija, te se ti trendovi moraju pratiti kako bi bili konkurentni na trţištu, i

dobivali kvalitetnije rezultate. Photosynth ima veliki potencijal u geodeziji, te iako

nije namijenjen za našu struku, dobiveni rezultati se itekako mogu iskoristiti, te

zamijeniti skupe 3D skenere.

56

11. LITERATURA

Medak, D; Pribičević, B; Medved, I; Miler, M; Odobašić, D. (2007): Terestriĉko

lasersko skaniranje i trodimenzionalno projektiranje, HGD - Simpozij o

inţenjerskoj geodeziji, Beli Manastir, svibanj 2007, str 261-267.

Miler, M; Đapo, A; Kordić, B; Medved, I. (2007): Terestriĉki laserski skeneri.

Ekscentar br.10, str. 35-38.

Snavely Keith, N. (2008): Scene Reconstruction and Visualization from

Internet Photo Collections, University of Washington, 2008.

Pomaska, G. (2009): Utilization of Photosynth Point Clouds for 3D Object

Reconstruction, 22nd CIPA Symposium, October 2009, Kyoto, Japan

Kujundţić, D. (2008): Izrada geodetske podloge za projektiranje kombinacijom

GPS-a i terestriĉkoga trodimenzionalnoga laserskog skeniranja,

Geodetski list 2008, 4, 249–256.

POPIS URL-ova

URL 1. Program Photosynth: http://photosynth.net/default.aspx, (10.6.2010)

URL 2. Upute za rad sa Photosyntom:

http://binarymillenium.com/2008/08/photosynth-export-process-

tutorial.html, (12.06.2010)

URL 3. O Photosynthu: http://photosynth.net/about.aspx, (14.6.2010)

URL 4. Program Synth export: http://synthexport.codeplex.com, (15.6.2010)

URL 5. O eksportiranju oblaka točaka:

http://getsatisfaction.com/livelabs/topics/pointcloud_exporter,

(15.6.2010)

http://photosynth.net/default.aspx

http://binarymillenium.com/2008/08/photosynth-export-process-tutorial.html

http://binarymillenium.com/2008/08/photosynth-export-process-tutorial.html

http://photosynth.net/about.aspx

http://synthexport.codeplex.com/

http://getsatisfaction.com/livelabs/topics/pointcloud_exporter

57

URL 6. Upute za Photosynth: http://mslabs-

777.vo.llnwd.net/e1/documentation/Photosynth%20Guide%20v7.pdf

(15.6.2010)

URL 7. Fotografija skenera:

http://www.laserdesign.com/upload/images/ls880.jpg,(1.7.2010)

URL 8. O oblaku točaka:

http://www.autocadhr.net/index.php?option=com_content&view=articl

e&id=99:autocad-2011-point-cloud&catid=12:autodesk, (1.7.2010)

URL 9. Karakteristike fotoaparata: http://www.fot-o-

grafiti.hr/novosti/press/canon-eos-400d, (10.7.2010)

URL 10. Karakteristike objektiva: http://www.the-digital-

picture.com/Reviews/Canon-EF-28-135mm-f-3.5-5.6-IS-USM-Lens-

Review.aspx (12.7.2010)

URL 11. Karakteristike objektiva:

http://www.canon.hr/For_Home/Product_Finder/Cameras/EF_Lenses

/Image_Stabilization_Lenses/EF_28135mm_f3556IS_USM/

(12.7.2010)

URL 12. Neva Bulovec: Vrše li naši mozgovi konstantno podsvjesne računske

operacije? http://www.znanost.com/clanak/vrse-li-nasi-mozgovi-

konstantno-podsvjesne-racunske-operacije (25.7.2010)

URL 13. O kamenolomu: http://www.vecernji.hr/regije/kamenolom-je-parku-

prirode-zatvara-se-roku-sest-mjeseci-clanak-105801 (31.07.2010)

URL 14. O kamenolomu: http://www.hidrel.hr/kamenolom/kamenolom.htm

(1.8.2010)

URL 15. O programu Photofly:

http://labs.autodesk.com/utilities/photo_scene_editor/(1.8.2010)

URL 16. Forum projekta Photofly: http://forums.autodesk.com/t5/Project-

Photofly/bd-p/507 (2.8.2010)

URL 17. Upute za rad sa Photoflyom:

http://labs.autodesk.com/files/7701_7800/7701/file_7701.pdf

(2.8.2010)

URL 18. Blog o Autodeskovu laboratoriju: http://labs.blogs.com/ (2.8.2010)

http://mslabs-777.vo.llnwd.net/e1/documentation/Photosynth%20Guide%20v7.pdf

http://mslabs-777.vo.llnwd.net/e1/documentation/Photosynth%20Guide%20v7.pdf

http://www.laserdesign.com/upload/images/ls880.jpg,(1.7.2010.)

http://www.autocadhr.net/index.php?option=com_content&view=article&id=99:autocad-2011-point-cloud&catid=12:autodesk

http://www.autocadhr.net/index.php?option=com_content&view=article&id=99:autocad-2011-point-cloud&catid=12:autodesk

http://www.fot-o-grafiti.hr/novosti/press/canon-eos-400d

http://www.fot-o-grafiti.hr/novosti/press/canon-eos-400d

http://www.the-digital-picture.com/Reviews/Canon-EF-28-135mm-f-3.5-5.6-IS-USM-Lens-Review.aspx



http://www.canon.hr/For_Home/Product_Finder/Cameras/EF_Lenses/Image_Stabilization_Lenses/EF_28135mm_f3556IS_USM/

http://www.canon.hr/For_Home/Product_Finder/Cameras/EF_Lenses/Image_Stabilization_Lenses/EF_28135mm_f3556IS_USM/

58

12. POPIS SLIKA

Slika 1. Princip rada skenera .................................................................................. 5

Slika 2. Trodimenzionalni skener ............................................................................ 6

Slika 3. Rezultat rada 3D skenera .......................................................................... 7

Slika 4. Podjela skenera ......................................................................................... 8

Slika 5. Sučelje programa Photosynth .................................................................. 11

Slika 6. Trodimenzionalni prikaz ........................................................................... 12

Slika 7. Model roštilja – oblak točaka ................................................................... 13

Slika 8. Model roštilja – pogled iz zraka ............................................................... 14

Slika 9. Synth Export ............................................................................................ 17

Slika 10. Prikaz izlaznog rezultata ........................................................................ 18

Slika 11. Parametri fotoaparata ............................................................................ 19

Slika 12. Sučelje Photo Scene programa ............................................................. 20

Slika 13. Izlazni rezultat ........................................................................................ 21

Slika 14. Ručno odreĎivanje identičnih točaka ..................................................... 22

Slika 15. Rekonstrukcija iz fotografija ................................................................... 25

Slika 16. Prikaz zajedničkih dijelova iz dvije fotografije ........................................ 25

Slika 17. Princip obrade fotografija u računalnom programu ................................ 27

Slika 18. Projekcijska pogreška ............................................................................ 28

Slika 19. Ţarišna duljina kod fotoaparata ............................................................. 30

Slika 20. Helmertova 7 parametarska transformacija ........................................... 31

Slika 21. Kipića Mozarta snimljen s 3 stajališta .................................................... 33

Slika 22. Pogreška 'ponavljajuće strukture' .......................................................... 34

Slika 23. Neckerova kocka ................................................................................... 34

Slika 24. Kaskadna pogreška ............................................................................... 35

Slika 25. Canon EOS 400D ................................................................................. 37

Slika 26. Objektiv EF 28-135 ................................................................................ 38

Slika 27. Trimble GX 200...................................................................................... 40

Slika 28. Sfera i značka ........................................................................................ 41

Slika 29. Sučelje programa Geomagic Studio ...................................................... 42

Slika 30. Roštilj ..................................................................................................... 43

Slika 31. Mjerenje duljina u Geomagic Studiju ..................................................... 44

Slika 32. Kamenolom 'Jelenje vode' ..................................................................... 46

Slika 33. Model s jednom grupom fotografija........................................................ 48

Slika 34. Model s dvije grupe fotografija ............................................................... 49

Slika 35. Model sa svim fotografijama .................................................................. 50

Slika 36. Usporedba Photosynth - Photofly .......................................................... 51

Slika 37. Rezultat 3D skenera .............................................................................. 52

Slika 38. Rezultat programa Photofly ................................................................... 53

Slika 39. Usporedba 3D skenera i Photosyntha ................................................... 54

59

13. SADRŢAJ PRILOŢENOG OPTIĈKOG MEDIJA

Br. Putanja do datoteke Opis sadrţaja

1. Diplomski_Rad–Mahovic.docx Tekst diplomskog rada

2. Model kamenoloma – Photosynth.wrp Model kamenoloma dobiven

programom Photosynth

3. Model kamenoloma – Photofly.rzi Model kamenoloma dobiven

programom Photofly

4. Model roštilja – Photosynth.wrp Model roštilja dobiven

programom Photosynth

60

14. ŢIVOTOPIS

E U R O P E A N

C U R R I C U L U M V I T A E F O R M A T

OSOBNE OBAVIJESTI

Ime Hrvoje Mahović

Adresa Tuškanac 57 b

Telefon 098-592 683

Faks -

E-pošta [email protected]

[email protected]

Drţavljanstvo Hrvatsko

Datum roĎenja 21.01.1986.

RADNO ISKUSTVO

• Datum (od – do) -

• Naziv i sjedište tvrtke zaposlenja

• Vrsta posla ili područje

• Zanimanje i poloţaj koji obnaša

• Osnovne aktivnosti i odgovornosti


• Naziv i sjedište tvrtke zaposlenja

• Vrsta posla ili područje

• Zanimanje i poloţaj koji obnaša

• Osnovne aktivnosti i odgovornosti

ŠKOLOVANJE I IZOBRAZBA

• Datum (od – do) 2000-2004

• Naziv i vrsta obrazovne ustanove

Gornjogradska gimnazija

mailto:[email protected]

61

• Osnovni predmet /zanimanje -

• Naslov postignut obrazovanjem

-

• Stupanj nacionalne kvalifikacije (ako postoji)

sss


• Naziv i vrsta obrazovne ustanove

• Osnovni predmet /zanimanje

• Naslov postignut obrazovanjem

• Stupanj nacionalne kvalifikacije (ako postoji)

OSOBNE VJEŠTINE I SPOSOBNOSTI

Stečene radom/životom, karijerom, a koje nisu

potkrijepljene potvrdama i diplomama.

MATERINSKI JEZIK Hrvatski

DRUGI JEZICI

Engleski

• sposobnost čitanja odlična

• sposobnost pisanja odlična

• sposobnost usmenog izraţavanja

odlična

Francuski

• sposobnost čitanja osnovno

• sposobnost pisanja osnovno

• sposobnost usmenog

izraţavanja osnovno

SOCIJALNE VJEŠTINE I

SPOSOBNOSTI

Življenje i rad s drugim ljudima u višekulturnim okolinama

gdje je značajna komunikacija, gdje je timski

rad osnova (npr. u kulturnim ili sportskim aktivnostima).

-

ORGANIZACIJSKE VJEŠTINE I

SPOSOBNOSTI

Npr. koordinacija i upravljanje osobljem, projektima,

financijama; na poslu, u dragovoljnom radu (npr. u

Kao predsjednik organizacijskog odbora organizirao IGSM – meĎunarodni susret studenata geodezije koji se od 2-8. svibnja 2010. odrţao na Geodetskom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu.

Organizator različitih studentskih putovanja na stručne skupove u zemlji i inozemstvu ( suorganizator odlaska na IGSM 2008. u

62

kulturi i športu) i kod kuće, itd. Španjolskoj, organizator odlaska na: IGSM 2009. u Švicarskoj, ISPRS 2009. u Poljskoj, Intergeo – Sajam geodetske opreme u Karlsruheu 2009, te 1. NIPP i Inspire dan u Varaţdinu 2009)

TEHNIČKE VJEŠTINE I

SPOSOBNOSTI

S računalima, posebnim vrstama opreme, strojeva, itd.

CAD softveri ( AutoCAD, Microstation, GLM) , osnove GIS softver (Arc GIS, Idrisi, Geomedia) , Photoshop, Microsoft Office, Macromedia Dreamweaver, Fireworks, osnove programiranja u C++ , Javi i Basicu

UMJETNIČKE VJEŠTINE I

SPOSOBNOSTI

Glazba, pisanje, dizajn, itd.

Bavljenje fotografijom (od 2002) - sudjelovanje na raznim natječajnim izloţbama u zemlji i inozemstvu, te dobitnik nekoliko nagrada i priznanja.

DRUGE VJEŠTINE I

SPOSOBNOSTI

Sposobnosti koje nisu gore navedene.

-

VOZAČKA DOZVOLA B kategorija

DODATNE OBAVIJESTI -

DODATCI Sudjelovao na CEEPUS razmjeni studenata u Salzburgu u veljači 2010, te za to vrijeme završio 3 tečaja na ARC GIS Virtual Collegu, te pohaĎao GIS zimsku školu na temu WaterScarcity.

Dobitnik posebne rektorove nagrade u akademskoj godini 2009/10. za organizaciju IGSM-a.

Documents

Generiranje oblaka točaka iz fotografija pomoću računalnih